预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
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什么是分布式缓存，它在分布式数据库中如何使用？
数据库集群和数据库复制是两种用于提升数据库性能和可用性的技术，但它们的目的和运作方式不同。
数据库集群是将多个数据库服务器组合在一起，作为一个统一的系统进行工作。这种配置允许负载均衡、容错和性能提升。在集群环境中，如果一台服务器出现故障，
向量数据库如何处理多模态数据？
矢量搜索正在通过集成来自不同数据类型 (包括文本、图像和音频) 的嵌入来适应多模式查询。这种演变允许用户跨不同的媒体形式执行查询，接收捕获其输入的完整语义含义的结果。通过开发生成统一向量嵌入的复杂神经网络和机器学习模型，各种数据模态的集成成